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机译:通过集成多时间的Sentinel-2图像和机器学习算法,在复杂的景观中映射甘蔗
Guangxi Normal Univ Coll Comp Sci &
Informat Technol Guilin 541004 Guangxi Peoples R China;
Chinese Acad Sci Inst Geog Sci &
Nat Resources Res Key Lab Reg Sustainable Dev Modeling Beijing 100101 Peoples R China;
PMAS Arid Agr Univ IGEO Rawalpindi Pakistan;
Chinese Acad Sci Inst Geog Sci &
Nat Resources Res Key Lab Reg Sustainable Dev Modeling Beijing 100101 Peoples R China;
Chinese Acad Sci Inst Geog Sci &
Nat Resources Res Key Lab Reg Sustainable Dev Modeling Beijing 100101 Peoples R China;
Guangxi Normal Univ Coll Comp Sci &
Informat Technol Guilin 541004 Guangxi Peoples R China;
Crop phenology; Sentinel-2 images; Machine learning approach; Sugarcane mapping; Land use;
机译:通过集成多时间的Sentinel-2图像和机器学习算法,在复杂的景观中映射甘蔗
机译:使用ZiYuan-3立体卫星图像对复杂地面采矿和农业景观进行映射的机器学习算法的比较
机译:使用LIDAR,Sentinel-2和带有机器学习算法的空中图像的作物类型映射
机译:通过机器学习增强波运动学算法,以实现从影像快速进行滨海制图和海浪区域状态表征
机译:沙特阿拉伯吉达市的多时相遥感影像和GIS集成,用于土地利用变化的制图和分析。
机译:基于Sentinel-2影像的改进的多时相多特征茶园识别方法
机译:利用ZiYuan-3立体卫星影像的复杂地表与农业景观制图机器学习算法比较